Il cancro della cervice è la forma tumorale più comune a livello mondiale. Ogni anno viene diagnosticato in circa 60.000 donne e in più o meno nella metà di esse è causa di decesso. Bloccare il problema sul nascere è un'impresa difficile se la malattia non viene scoperta e curata in uno stadio sufficientemente precoce. Il progetto ASSIST ("Association studies assisted by inference and semantic technologies"), finanziato dall'UE con 2,63 milioni di euro, aveva l'obiettivo di risolvere questo problema attraverso la creazione di collegamenti tecnologici tra centri medici specializzati nella diagnosi e nel trattamento del cancro della cervice, nonché di aumentare lo scambio dei dati e la creazione di maggiori quantità di dati.
Mentre gli scienziati accettato il fatto che il papillomavirus (HPV) rappresenta il maggiore rischio per il cancro della cervice, essi riconoscono anche che l'HPV non è l'unico responsabile. I ricercatori hanno valutato il ruolo dei fattori genetici e ambientali specifici nella determinazione della persistenza dell'HPV e la conseguente progressione della malattia. Studi precedenti avevano suggerito meccanismi patogenici che avrebbero potuto fornire nuovi marcatori del rischio, diagnosi e prognosi e avrebbero condotto a potenziali nuovi trattamenti.
Il progetto ASSIST intendeva combinare i diversi tipi di dati raccolti dai ricercatori, automatizzare il processo di valutazione delle ipotesi mediche, fornire un motore di inferenza capace di valutare il materiale statisticamente, riunire le cartelle cliniche dei pazienti delle istituzioni partecipanti, e sviluppare strumenti grafici espressivi per i ricercatori medici dove indirizzare i loro quesiti.
I ricercatori medici usano studi associativi per individuare i fattori comuni presenti nelle varie malattie. Essi valutano i dati clinici dei test ospedalieri, dati sullo stile di vita (come il fumo o le abitudini alimentari) e dati genetici. I ricercatori confrontano anche i dati dei pazienti con quelli di soggetti sani.
"Quello che cerchiamo di fare è di permettere ai ricercatori medici impegnati negli ospedali e nei centri medici specializzati di usare i dati reciproci e di combinarli in un contesto più ampio", ha detto il professor Pericles Mitkas del Centro per la ricerca e la tecnologia - Hellas, Informatics and Telematics Institute, in Grecia. "Il problema è che ogni ospedale usa formati diversi, regole diverse per la conservazione dei dati, anche se si tratta di esattamente lo stesso test," ha detto il coordinatore del progetto. "Perfino nello stesso ospedale, ogni medico potrebbe avere il suo modo particolare di fare le cose."
Il prof. Mitkas ha fatto notare che il più grande successo raggiunto da ASSIST è stato quello di rafforzare il dialogo tra medici, biologi molecolari e esperti informatici. "Finalmente si parlano e capiscono il rispettivo 'linguaggio tecnico'," ha spiegato.
Tre ospedali in Belgio, Germania e Grecia hanno partecipato alla prima parte del progetto. Dopo essersi trovati d'accordo sulla terminologia e sulla rappresentazione e consultazione dei dati, il team di ricerca ha sviluppato una piattaforma software prototipo che assicura ai ricercatori la ricezione dei dati nel formato richiesto. "Lo facciamo usando la rappresentazione semantica, il ché significa che assegniamo un'interpretazione ad ogni valore per aiutare il computer a capire a cosa si riferisce un determinato dato," ha spiegato il capo del progetto.
Facilitiamo anche l'interpretazione di valori soggettivi come "alto rischio" o "basso rischio", "caso serio" e "caso non serio", e usiamo tecniche inferenti basate su una serie di norme mediche fornite dai medici per dire al computer quali risultati sono più validi," ha detto. "I risultati delle biopsie, ad esempio, sono più attendibili dei risultati del Pap test e potrebbero indicare uno stato precanceroso che il Pap test non ha rivelato."
La piattaforma prototipo ASSIST ha offerto ai ricercatori accesso ai dati dei pazienti dei reparti di ginecologia e ostetricia dei tre ospedali. "Man mano che andiamo avanti, aggiungiamo funzionalità, ma almeno ora i medici hanno tra le mani qualcosa con cui lavorare e valutare," ha detto il prof. Mitkas.
"Più in là, capire il percorso della malattia e i fattori che influiscono su di essa, aiuterà i singoli medici a diagnosticarla più precocemente, prevenirla dando indicazioni alle loro pazienti, e sviluppare farmaci o procedure per curare la malattia," ha detto. "Ma ASSIST è soprattutto uno strumento per i ricercatori, che attraverso i risultati delle loro ricerche potranno aiutare tutte le donne.
FONTE: Cordis & MOLECULARLAB.IT
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